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  複数LLM協調アプローチ「マージング」「アンサンブル」「協力」について | AIDB

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  • 2024/07/14

  本記事では、LLM間の協調戦略に関する研究動向を紹介します。単一モデルの限界を克服するためにLLM間の協調が注目されています。 主な協調戦略としては、マージング（パラメータの統合）、アンサンブル（出力の組み合わせ）、協力（特性の活用）の3つがあります。LLMの性能向上や機能拡張が期待されています。 参照論文情報 タイトル：Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models 著者：Jinliang Lu, Ziliang Pang, Min Xiao, Yaochen Zhu, Rui Xia, Jiajun Zhang 所属：Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, S

  
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  複数LLM協調アプローチ「マージング」「アンサンブル」「協力」について | AIDB

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  • 2024/07/13

  本記事では、LLM間の協調戦略に関する研究動向を紹介します。単一モデルの限界を克服するためにLLM間の協調が注目されています。 主な協調戦略としては、マージング（パラメータの統合）、アンサンブル（出力の組み合わせ）、協力（特性の活用）の3つがあります。LLMの性能向上や機能拡張が期待されています。 参照論文情報 タイトル：Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models 著者：Jinliang Lu, Ziliang Pang, Min Xiao, Yaochen Zhu, Rui Xia, Jiajun Zhang 所属：Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, S

  
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  【論文瞬読】LLMsの協調戦略：AIの未来を切り開く3つのアプローチ｜AI Nest

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  • 2024/07/14

  こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、大規模言語モデル（LLMs）の世界で今最もホットな話題の1つ、「LLMsの協調戦略」についてお話しします。最近発表された包括的なサーベイ論文を基に、LLMsがどのように協力し合って、より賢くなっていくのかを探っていきましょう。 タイトル：Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models URL：https://arxiv.org/abs/2407.06089 所属：Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China、School of Artificial、Intelligence, Universi